踏入2025，AI已是各行各業商業計劃的重要指標。行銷領域不論媒體、通路或是廣告，都在積極嘗試AI帶來的全新商業應用場景與模式。各種行銷素材上也常看見AI的痕跡，不管是生成式AI創意產生的圖片素材，虛擬人或Agent參與到客服或是品牌代言，AI從空泛的「降本增效」，快速落地在不同的行銷並且各點開花。
然而，這場技術革命同時也為企業帶來了前所未有的挑戰，因為曇花一現的新鮮感很快就會消退，而企業真正在意的是當AI進入了工作，到底能帶來什麼「質變」？如果AI能取代的不只是重勞動力、高頻低價值的重複性工作，而是要為商業核心創造更多效益，那麼企業可以餵養AI的燃料 —「數據」就瞬間提升的大量的價值。其實從大數據浪潮開始，企業數據就反復被強調，但為什麼這次AI浪潮又仿佛再次為數據鍍金呢？
AI Agent：誰是你的助手？
不論是Copilot，或是AI Agent，AI應用作為商業世界中的新演化角色，其核心是充當自動化任務與智能分析的角色，搭配行業或企業的知識管理體系，和RAG或是知識蒸餾技術，讓每個員工的電腦上就有個任勞任怨的萬事通老前輩，深入公司運作的各個環節。
以Salesforce為例，其AI Agent工具 Einstein 幫助銷售團隊優化日常工作流程。例如，Einstein能夠自動分析客戶交互數據並建議最佳跟進策略，將銷售人員的工作效率提高了40%。某金融機構採用Einstein進行客戶分層管理後，客戶滿意度指數從78%提升至91%，同時縮短了15%的交易完成時間。
在AI世界中，「有價值的」通常是通向應用與統一解析的數據。它需要具備不離散、統一格式、可分析與精準體現等特性。然而，企業在數據應用方面常面臨以下挑戰：
1. 數據質量問題：沒有數據管理及治理的體系或存在孤島數據。例如，某零售企業的數據來自多個分店，但格式不統一，導致在整合分析時出現誤差，甚至是無法整合，或造成算力的大量浪費，影響策略制定。
2. 數據安全與隱私：數據共享與保護之間的矛盾。根據2022年的調查，約有70%的企業對數據隱私合規感到挑戰，導致數據應用推進緩慢。許多行業在用戶數據及應用上更是受到法規的限制，造成數據應用窒礙難行。
3. 基礎設施不足：多數企業前期未完善數據統一的基礎，導致後續應用不足。其實許多早期就開始投入數據中台、數據管理系統開發的企業，就常抱怨花費數年在基礎建設上，一直看不到應用成效。從數據整合到基礎設施構建，無一不考驗著企業的創新能力與執行效率。
企業進入AI時代的門檻
當數據成為AI的核心燃料，商業場景中的數據僅僅是量的增長還不夠，其質與應用有效性也就顯得此外重要，而這就帶來了許多門檻：
1. 技術門檻：專業人才的匱乏是企業導入AI的主要障礙。全球有超過60%的中型企業表示缺乏AI專業技術團隊。
2. 成本門檻：AI系統的初期投入較高。自己開發一套完整的AI行銷系統可能需要超過50萬美元的初始開發成本，同時還有開發時間，開發完成還需要跟商模持續迭代調整，才能發揮價值。
3. 文化轉型：企業內部對AI的接受度和數據思維的普及也會影響進程，所有工具在一開始進入工作流程都會看似累贅，但公司是否能灌注足夠的驅動推動整個公司轉型，讓AI落地，就非常考驗管理的決心。
數據在AI技術的加持下，已經成為驅動商業模式轉型的重要資源。企業需要認識到，僅僅收集數據並不足夠，數據的質量、應用能力和與AI的深度融合才是關鍵。
域動行銷深耕「混血數據」多年，也深刻理解到企業投入AI轉型的困難之處，因此推出基於線上線下多元數據整合的AI行銷應用解決方案 AI2 OptiEngine，提供企業更全面的用戶洞察與行銷建議。將第一方數據與第三方數據整合，構建精準且有效的數據生態，幫助品牌實現真正的數據驅動決策，在企業自建AI數據應用之外，提供加值好用的行銷服務。未來AI將在更多場景中釋放潛力，幫助企業實現更高效、更精準的行銷策略，並最終驅動商業成功。
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